Ana Domingues

Aspects de la transformation numérique des sociétés de services publics (troisième partie) – Les données, nouveau « capital numérique » : aller au-delà des tendances de l’analyse avancée et de l’intelligence artificielle

Cette série de billets de blogue s’appuie sur le Baromètre mondial CGI 2018 et offre des aperçus de la façon dont les services publics progressent vers leur transformation numérique. Ces conclusions et aperçus sont fondés sur des entrevues en personne avec 1 400 dirigeants des fonctions d’affaires et informatiques, dont 127 travaillent dans le secteur des services publics. Ana Domingues, experte de CGI, explore la façon de faire évoluer les services publics, note les priorités des autres secteurs d’activité et partage les leçons apprises des leaders de la transformation numérique.

Le Baromètre mondial CGI 2018 révèle que les sociétés de services publics reconnaissent les données comme un « capital numérique ». Cependant, les résultats indiquent également que les sociétés de services publics en sont toujours aux premières étapes de l’exploitation de l’analyse avancée et de l’automatisation intelligente. Quelles barrières empêchent les sociétés de services publics de profiter de tous les avantages découlant des données?

L’on s’attend à ce que Google et Facebook accaparent 24 % des dépenses totales en publicité aux États-Unis, tandis que le partage des dépenses en matière de publicité directe dans les médias traditionnels comme les journaux est passé de 38 % en 2008 à 14 % en 2016. Comment expliquer cette situation? De façon très simple : par les données. Plus précisément, plus de 30 pétaoctets de données générées par les utilisateurs sont stockés, utilisés et analysés pour concevoir des publicités précises et établir des objectifs mesurables.

Au sein du secteur des services publics, l’utilisation grandissante des appareils électroniques, le déploiement des compteurs intelligents et la mise en place de capteurs dans l’ensemble des réseaux génèrent des volumes impressionnants de données. En fait, l’on s’attend à ce que le nombre d’objets connectés atteigne 200 milliards d’ici 2020, comparativement à seulement 2 milliards en 2006. Les clients des services publics de CGI reconnaissent l’immense valeur potentielle de cette quantité croissante de données, à la fois issues de leurs propres systèmes que de l’écosystème énergétique.

Dans le Baromètre mondial CGI 2018, 87 % des dirigeants du secteur des services publics ont indiqué que l’analyse constituait une priorité clé d’entreprise et en TI, comparativement à seulement 41 % en 2016. L’analyse prédictive demeure notamment parmi les principales initiatives de transformation numérique pour 84 % des répondants, une augmentation par rapport aux 71 % de l’an passé. Plus de 70 % des dirigeants l’ont également classée parmi les trois principales sources de dépenses en TI pour trois années consécutives.

Des tendances émergentes créent de nombreuses occasions de proposer de nouvelles expériences client et des modèles d’affaires novateurs pour l’économie numérique dans le cadre desquels l’analyse avancée sert de facteur de différenciation pour atteindre l’excellence opérationnelle et commerciale ainsi qu’en matière d’engagement des clients. Cependant, les données constituent également un élément perturbateur et, si elles ne sont pas exploitées, peuvent constituer une menace pour les entreprises conservatrices.

Où se situent les services publics?

Bien qu’elles aient accompli des progrès considérables, près de la moitié des sociétés de services publics en sont toujours aux stades précoces dans leur appréciation de la valeur des données. L’an dernier, 62 % des répondants étaient aux phases d’exploration et de conception. Ce nombre a diminué à 46 % cette année. Cependant, l’analyse est une fonctionnalité récente et les sociétés de services publics ont encore beaucoup à faire pour élaborer de solides analyses de rentabilité en vue de justifier des stratégies numériques à l’échelle de l’entreprise. Seulement 1 % ont affirmé avoir une analyse avancée pleinement opérationnelle, les autres étant toujours aux phases d'élaboration ou de mise en œuvre prochaine. Bien que 87 % des dirigeants des services publics citent l’analyse avancée comme principal investissement en matière d’innovation au cours des trois prochaines années, ce chiffre passe à 75 % à court terme. Donc, bien que les sociétés de services publics considèrent les données comme un « capital numérique » et fassent de plus importants investissements en TI, elles reportent certains de ces investissements à plus tard.

Analyse avancée et automatisation – L’aspect commercial

Parmi les dirigeants des sociétés de services publics interrogés, 88 % considèrent l’amélioration de l’expérience client comme une principale priorité d’entreprise et voient les données comme un levier numérique pour des interactions client personnalisées. Du contenu pertinent obtenu rapidement permettra de changer les comportements pour favoriser des services à valeur ajoutée, des recommandations personnalisées en matière d’énergie et des occasions de vente croisée. Les données sont également essentielles pour la segmentation de la clientèle visant à proposer des offres ciblées et à demeurer au fait de l'expérience client dans l’ensemble des canaux pour améliorer l’achalandage et les ventes des centres d’appels. Pour les sociétés de services publics, il s’agit de domaines prometteurs et les clients me demandent souvent comment CGI peut fournir du soutien de données aux secteurs plus avancés tels que les services bancaires de détail et les télécommunications.

Il y a une préoccupation aussi forte en ce qui concerne l'optimisation des activités, à la fois pour les détaillants aux prises avec des réductions de marge et les exploitants de réseaux qui doivent maximiser l’utilisation de leurs actifs. Ces derniers cherchent à avoir une visibilité accrue des diagrammes de charge, des réseaux et des flux d’énergie pour la gestion de la performance des actifs, une maintenance conditionnelle et prédictive ainsi que des capacités de surveillance et de contrôle de la main-d’œuvre mobile. Ils se tournent vers l'approche de CGI d’optimisation des réseaux de services publics numériquement intégrés et fondés sur les renseignements.

En plus de favoriser la réduction des coûts, la distribution de capital et la gestion améliorée des pannes, les sociétés de services publics souhaitent être outillées pour gérer la production volatile, les tendances changeantes de la demande et l’émergence de services de flexibilité stimulés par les volumes accrus de ressources énergétiques distribuées, tout en tirant profit de l'analyse fondée sur l'IoT. En revanche, en raison de l’accent actuellement mis sur la numérisation des processus existants, les sociétés de services publics ne repensent pas la façon dont se font les choses, ni la manière d’adopter une approche de processus de bout en bout.

Automatisation intelligente – Ancrée dans la réalité, à l’abri des phénomènes de mode

L’automatisation est la prochaine étape logique à l’expansion de la valeur de l’analyse avancée en vue d’accélérer l’amélioration des cycles, de concevoir des approches marketing hautement personnalisées et d’offrir une expérience client supérieure. Amazon, par exemple, change le prix des produits 2,5 millions de fois par jour, ou une fois toutes les 10 minutes, pour stimuler la concurrence et améliorer les marges. Ce niveau d’automatisation intelligente est encore bien loin de la portée des services publics.

Cependant, les organisations de ce secteur ont en grande majorité atteint l’automatisation simple, fondée sur des scripts et des flux des travaux, et les trois quarts des dirigeants ont indiqué être en phase de mise en œuvre ou avoir déjà réalisé cette étape. Ce degré de maturité chute considérablement pour toutes les autres formes d’automatisation intelligente, selon le cadre de gestion de CGI , y compris les niveaux plus avancés d’automatisation algorithmique, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. En ce qui concerne l’automatisation robotique des processus, les services publics affichent 20 points de pourcentage de moins que les services bancaires de détail pour les phases de mise en œuvre et de réalisation.

À l’heure actuelle, les sociétés de services publics explorent les robots de base pour les processus administratifs et les tâches répétitives d’arrière-guichet. L’on s’attend à ce que les assistants intelligents soient un domaine d’intérêt clé pour les services publics qui ont des besoins étendus en matière de services aux consommateurs. Ces assistants intelligents aident les organisations à accroître leurs activités de façon graduelle en améliorant l’expérience client à faible coût, sans avoir besoin de mettre des programmes d’envergure en place. Chez CGI, nous intégrons les assistants intelligents en fonction d’un transfert graduel des processus, réduisant les interactions avec les agents physiques, sans nuire à l’expérience utilisateur.

Enjeux et plateforme évolutive

Bien que l’exploitation des données soit une chose relativement simple à expliquer, sa réalisation en est une autre. Une fois qu’un service public assure la sécurité de ses données, celles-ci doivent être stockées et intégrées, même à des sources de données externes. Il est nécessaire de disposer d’un répertoire unique et d’une unicité des données. Les données doivent également être facilement accessibles par tous les utilisateurs. Des intervenants du domaine me demandent souvent comment extraire la valeur des données et sur quels cas d’utilisation se concentrer. Il peut être utile d’avoir un bac à sable pour tester la valeur des cas d’utilisation de multiples sources de données intégrées.

Certaines organisations ont mis en place des « lacs de données » pour gérer les données structurées et non structurées (météo, médias sociaux, capteurs, etc.), ainsi que pour déterminer le rôle joué par le nuage. Pour certaines, les lacs de données se sont transformés en « mares de données », en raison de la piètre qualité des données, de la gouvernance et de l’organisation, ainsi que du manque de compétences des utilisateurs pour explorer les données, les visualiser dans un contexte d’extraction de valeur et finalement prendre des mesures en fonction des renseignements obtenus. De plus, les architectures existantes ne favorisent pas la collaboration, ce qui génère des problèmes de ségrégation des applications et des sources de données, ainsi que des données de mauvaise qualité. La multiplication des outils pour chaque cas d’utilisation au sein des différentes unités n’est pas une solution non plus.

Sans surprise, les sociétés de services publics continuent de citer la qualité et la gestion des données comme principaux enjeux à la transformation, ainsi que le changement de culture, sujets que j’ai couverts dans le premier billet de cette série de blogue.

Les services publics ont encore du chemin à parcourir avant de pouvoir pleinement tirer profit des données à titre de « capital numérique » pour assurer leur transformation et leur croissance. Ils ont besoin d’une plateforme évolutive d’analyse de données pour permettre l’extensibilité, l’agilité et la capacité de changer rapidement, tout en assurant la qualité et la sécurité des données.

Demeurez à l’affût pour la quatrième partie de cette série dans laquelle Ana Domingues discute de la création de nouvelles sources de services et de revenus, y compris la monétisation des données et les plateformes de données ouvertes pour l’écosystème élargi.

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